摘要
本发明公开了一种基于低精度超宽带信号的手势识别方法和装置,使用成本较低的硬件设备,节省部署成本,在采集包含人体手势动作信息在内的超宽带信号时,选取了第一路径索引起的若干个信道脉冲响应数据点,并利用第一路径索引的整数部对信道脉冲响应数据点进行初步对齐,将一次手势动作采集中接收到的多帧数据纵向拼接成一个时域图,实现了利用较少的传输信号组装出可反映出不同距离下的物体随环境的变化趋势的时域图的效果,利用背景减除算法,使用细分的背景参考曲线作为参考,与手势样本数据中对应细分区间的信道脉冲响应数据相减,得到对齐后的时域图,解决了低精度超宽带信号中数据偏移的干扰。
技术关键词
信道脉冲响应
背景减除算法
手势识别方法
人体手势
深度学习模型
手势特征
长短期记忆网络
信号
索引
接收器
手势识别装置
分类器
精度
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